研究提出P³审计框架与Cancer JEPA模型

Xingrui Gu等研究者提出Patient、Place、Prior（P³）审计框架，用来检验医学预测是否真正从患者纵向影像史、患者匹配的外部空间支持中获益，以及能否超越群体平均预测；同时提出Cancer JEPA模型，对新辅助治疗中的乳腺DCE-MRI做一步预测，以患者条件低复杂度降秩回归为基线，叠加病灶约束的神经校正并用遮挡式潜空间目标训练。 在一个此前已用于模型开发的验证队列中，当神经校正获得的是患者本人影像史而非其他患者的、且使用患者匹配的病灶占用图而非替代图时，预测误差更低。但该研究同时指出，比较基于患者史算出的校正与群体平均神经校正的描述性95%区间包含零。 两方面结果并不完全一致：按输入来源的对比显示患者史与匹配空间支持带来更低误差，而校正值本身与群体平均校正的区间比较未能排除无差异，因此P³审计下该模型是否真正获得超越群体平均的预测价值尚无明确结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。